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entreposage de données est un sujet de débat en cours avec deux grandes écoles de pensée . Si vous considérez que la mise en œuvre d'un entrepôt de données et vous demandez par où commencer , préparez-vous à un défi qui mettra à l'épreuve votre courage . Vous aurez besoin d'une peau épaisse pour naviguer dans les processus multifacted . Les récompenses peuvent ne pas être évident , et le processus même peut être douloureux. Si vous pouvez sortir indemne et se retrouver avec un entrepôt de données , vous pourriez atterrir quelque part dans les annales de l'histoire de la technologie de l'information. Instructions
1 Sélectionnez une mise en œuvre d'entrepôt de données . Pour ce faire, la compréhension des concepts d'un entrepôt de données (DW) . Il est d'abord essentiel de comprendre qu'il n'y a jamais un one-size -fits-all situation. Des recherches sur les différentes écoles de pensée et d' approches différentes vous aidera à " découvrir " la meilleure approche pour la mise en œuvre prévue. Le sujet est complexe. Étudier les volumes de matériaux consacrés à des concepts DW . Apprenez des erreurs qui sont connus pour les experts en étudiant pourquoi les projets échouent DW . Lire les œuvres des deux acteurs majeurs de DW théorie , le projet de loi Inmon et Ralph Kimball.
2 Comprendre l'approche de modélisation de données qui correspond à la mise en œuvre DW sélectionné. Étudier le modèle relationnel ou modèle entité-relation (ER ) par EF Codd si le choix de l'approche de Inmon . Étudier le modèle dimensionnel si vous choisissez l'approche de Kimball. Modélisation des données est extrêmement important dans DW . Comprendre le modèle de données approprié et apprendre comment il fonctionne avec chaque application DW .
3 Saisissez la méthodologie de Inmon et Claudia Imhoff . Inmon est considéré comme « le père de l'entreposage de données », et Imhoff a créé l' information Corporate Factory (CIF) . Approche top-down Inmon est utilisé pour construire un DW sur la portée de l'entreprise. Cartographier les zones d'activité des processus métiers de l'entreprise. Capturez transactions dans un magasin de données opérationnelles (ODS) avec d'autres sources pertinentes . Nettoyer les données dans une zone de données de transit pour la cohérence et la facilité de chargement dans l'entreprise DW . Par la suite, ajouter des data marts individuelles pour répondre aux divers besoins de l'entreprise pour l'interrogation et de reporting. Méthodologie de
4 Kimball utilise une approche bottom-up . Saisissez la méthodologie de l'approche ascendante de Kimball. Kimball est appelé " le père de la Business Intelligence . " Cette approche extrait les données des systèmes sources ( héritage ) à une zone de données mise en scène pour le chargement dans les serveurs de présentation DW . Un par un, construire des serveurs de présentation , appelés data marts , qui sera prêt à la fin pour soutenir chacun des secteurs d'activité. Les data marts sont intégrés dans un bus de l'information, qui est accessible par les utilisateurs d'affaires pour les requêtes et des rapports .
5 Le processus peut conduire à la réussite. Attendez-vous à participer à des débats capiteux avec les modélisateurs de données et les utilisateurs professionnels . Soyez préparés à comprendre que beaucoup de gens n'ont aucune connaissance de la complexité de l'entreposage de données , la modélisation des données ou la langue. Résoudre les problèmes en revoyant la conception DW avec les clients et de définir des étapes . Eviter la dérive des objectifs en fermant les exigences recueillies , idéalement avant le début du développement, et ont les utilisateurs professionnels signent sur le consensus. Rester sur le calendrier , et de respecter les engagements avec un plan de sauvegarde mis en place pour assurer les objectifs sont atteints .
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